ローカルAIかわいいよと言う話

ローカルAIかわいいよと言う話｜shi3z

手元の音声・文章・脚本を複数のローカルAIで処理する、著者自身の制作ワークフローを紹介。

Whisperの文字起こしをLLMへ渡して整形・要約・マインドマップへ展開する例と、脚本を画像化して修正点を見つける試作を説明。生成モデルを単体で選ぶだけでなく、処理を連結して使う観点が読み取れる。

学習・音声の後処理：話者や場面、固有名詞の補助情報を添え、文字起こしの整形と要約を行う。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/n5863f7a59f12

学習・文章の構造化：非構造的な文章をJSONや意味ごとのチャンクへ変換し、別の表示に利用する。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/n5863f7a59f12

学習・脚本の可視化：ストーリーボードを先に生成し、場面の暗さや人物の区別を見て脚本側を直す。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/n5863f7a59f12

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2025年12月の著者の運用例。記事にあるハードウェア価格・モデル規模・性能比較・完全な秘匿性などの一般化は採用せず、紹介ワークフローに範囲を絞る。

出典：shi3z「ローカルAIかわいいよと言う話」／公開・更新情報：2025-12-03／確認日：2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/n5863f7a59f12

関連ページ